大卫应付并没有开始让任何人发疯。在 1980年, 作曲家设想了一个工具, 以帮助治愈他的创造性块: 一台机器, 可以跟踪所有的声音和松散的线程贯穿他的脑海, 找到相似之处, 并产生了整个音乐的灵感。所以他建造了它。

创造了超过六年的实验, 他的写歌电脑程序被称为 EMI 发音的艾美-或音乐智力实验。简而言之, EMI 是通过模式匹配来工作的: 将音乐片断分解成小块, 分析它们, 找出听起来相似的地方以及它应该去哪里。应付意味着应用这种水平的分析, 以他自己的工作身体, 推断什么 Ihs 音乐风格是-但他意识到它的工作与其他作曲家很好。喂养足够的另一个作曲家的作品-说, 约翰塞巴斯蒂安-巴赫-进入 EMI, 它会识别什么使巴赫的声音像巴赫和吐出模仿巴赫 很好 一般的听者可能不知道如何告诉他们除了真实的东西。

在1997年在斯坦福大学举行的一次演讲中, 与会者听取了俄勒冈大学教授的讲话。 维妮菲克纳 在钢琴上演奏三分乐曲: 一个由巴赫, 一个由 EMI 风格的巴赫, 一个由她的丈夫, 史蒂夫拉森, 另一个教授。被问及是哪个, 人们误认为拉森的作品为电脑和 EMI 的真正巴赫。拉森被摧毁, 告诉 纽约时报 当时的 "巴赫绝对是我最喜欢的作曲家之一.....。人们可能被电脑程序愚弄是非常令人不安的。

广告

他不是唯一一个: 应付告诉 Gizmodo, 听众不喜欢被要求猜测哪个是, 如果他们猜测错误。此外, 批评家们说, EMI 的作品听起来并不像他们有任何 "灵魂"。

"我不知道什么是灵魂," 他在加州大学圣克鲁斯校区附近的家庭办公室的电话中告诉我, 在10年前他退休后, 他一直是音乐教授。"你可以查字典, 但他们都说: 它的东西, 我们不知道它是什么, 但我们已经得到了它, 我们可以告诉它在那里。这对我来说不是很有用。

应对被认为是音乐制作 AI 的教父, 并坚持未来是光明的, 正确的算法将有助于解开歌曲创作中的新表达, 人类将无法访问其他。直到最近几年, 教 AI 写像人类的歌曲一直是学术界的工作, 主要集中在古典音乐。今天, 像索尼和谷歌这样的科技公司的研究人员问: 如果 AI 能写流行歌曲呢?我们如何训练他们, 最终的产品会和收音机上的一样好吗?可能是更好?他们的努力使我们感到疑惑: AI 是最新的 "灵魂"-粉碎技术, 把音乐家们从他们的工艺中边缘出来, 或者它是一种新的仪器--生活在你的电脑里, 可能比你更了解你想要的东西, 最终会提高音乐家创造真正伟大的东西的机会?


从创作音乐的过程中删除人类决策的努力已经有几个世纪的历史了。在 1787年, 莫扎特出版了一个 "音乐骰子游戏" 的指南, 其中玩家滚动一个模子几次, 并串在一起预写的音乐, 与每个模具的六张脸。最终的结果是一个完整的, 虽然随机组装, 音乐: 歌曲写的数字。

广告

在 1957年, 伊利诺伊大学的两位教授 Lejaren 希勒和伦纳德. 艾萨克森在学校的房间大小的髂骨电脑上编排了音乐乐谱。他们认为音乐必须遵循严格的规则, 以使它听起来很吸引我们的耳朵, 如果计算机可以学习这些规则, 也许它可以通过随机生成的音符序列, 遵循这些规则来编写音乐。

在一个实验中, 他们编写了髂骨的旋律, 满足一定的要求: 范围不能超过一个八度, 它必须开始和结束的 C 音符, 等等。计算机一次生成一张便笺, 但如果生成了错误的规则中断注释, 则程序拒绝了该注释并重试。

他们最后的工作, 髂骨套房, 打破了地面, 粉碎了音乐始终是一个强烈的经验或感觉的旋律表达的想法。希勒和艾萨克森承认, 公众可能对此持谨慎态度。"当我们的工作的主题来了, 问题被问及: ' 作曲家会发生什么事?, '" 他们在书中写道 实验音乐: 用电子计算机作曲.但他们提供: 电脑不知道他们是对还是错。计算机只是遵循指令。即使一个程序可以快速地写出歌曲, 人类最终还是需要权衡它的发音是对还是好。

摘录从 Lejaren 希勒和伦纳德. 艾萨克森的髂套房。

"这就是为什么一些作家谈到计算机程序员与电脑交谈" 的原因。他给它提供了某些信息, 并告诉计算机如何处理这些信息。计算机执行这些指令, 然后程序员检查结果, "他们写道。

广告

广告

应付将开创这个模型-人类作曲家与他们的计算机对应者一起工作-在 mid-'90s。

他发明了一个程序, 他叫艾米丽-以 EMI 和应付的父亲命名, 这可以组成一个全新的风格的音乐, 而不是简单地模仿其他作曲家。每次艾米丽提出新的音乐, 应付可以告诉节目他是否喜欢它。他根据自己的喜好对 Gizmodo 说: "这个计划改变得如此之小, 但在这个计划中仍有一些随机性。换言之, 它会更好地把一些他会喜欢的东西, 但你之前拇指击落的一些东西可能仍然 "蠕变"。

"在一周的时间里, 你会对这个计划非常熟悉," 他说。"我经常觉得在这个过程中, 我和一个人说话, 这听起来很奇怪。


在 2017年9月, 在巴黎的索尼电脑科学实验室的研究小组, 以及法国音乐家 Benoît Carré的帮助下, 发表了两首歌曲, 在 AI 的帮助下写: "爸爸的车", 一首写在披头士风格的歌曲和 "先生的歌谣影子, "在美国的歌曲作者像艾灵顿公爵和乔治格什温的风格。为了做到这一点, 团队使用了流动机器, 这是一个工具, 旨在帮助指导歌曲作者和推动他们更有创意, 而不是为他们做所有的工作。

负责流动机器发展的弗朗索瓦. Pachet, 展示了该工具如何将一种音乐风格映射到另一种旋律中来创建一首全新的歌曲。

"我的目标一直是把一些 audaciousness, 一些大胆回到写歌," 弗朗索瓦 Pachet, 谁率先发展的流动机器在索尼 CSL, 告诉 Gizmodo 在视频电话在1月。"我的印象是, 在二十世纪六十年代, 70s, 也许是 80s, 事情在节奏, 和声, 旋律等方面更有趣," 他说, 虽然他承认可能会使他成为恐龙。("人们可以说我已经过时了。也许, 我不知道。

广告

广告

Pachet, 谁现在带领 AI 研究胳膊在 Spotify, 监督了流动机器的发展多年来, 带领感兴趣的音乐家入演播室尝试增加它到他们的创作过程。(流动机器也获得了欧洲研究理事会的资助)。他的工作奠定了他和 Carré开始的专辑的基础 (和 Carré将完成后, Pachet 开始在 Spotify): 一个多艺术家的专辑标题 世界您好, 具有各种流行音乐、爵士乐和电子音乐家的特色。 这些歌曲, 包括一些元素 (旋律, 和声, 或你) 由艺术家的 AI 和自取灭亡产生, 就像希勒和艾萨克森建议50年前。

SKYGGE 壮举。Kiesza, "你好阴影" (音乐录影) 组成, 部分, 由 AI 为册页 "你好世界。

要用流动机器录制一首歌曲, 艺术家首先要引入一些激励他们的东西: 吉他曲目、声乐曲目 (他们的声音或其他人的)、铅片或包含特定旋律或和声的数据的 MIDI 文件。Pachet 说, 流动机器分析这些东西, 连同成千上万的其他铅板, 它在它的数据库和 "产生, 在飞行中, 一个分数。就像艾米丽, 如果艺术家不喜欢它, 他们可以拒绝它, 流动机器会出来的东西-但如果他们喜欢它, 或它的一部分, 他们可以开始玩音乐, 编辑特定的笔记或记录自己的器乐曲或 歌词在它。或者你可以带上一条赛道--让我们说一个音乐家的吉他曲目, 你真的很佩服--并要求流动机器把它映射到你正在处理的旋律上, 或者把它映射到旋律上。 混合在一个坦率的海洋声乐轨道。 结果就像是让你们三人在一个房间里--一个吉他弹奏者以你的风格表演, 弗兰克海洋在它上面唱歌--尽管当 Pachet 在 TEDx 的谈话中展示这个功能时 (上面的视频), 结果却有点不连贯。

广告

这个过程相当快, 通常要花几个小时或几天。它的想法是使作曲音乐是无痛的, 因为它是有益的。"你有一个界面, 在那里你可以进行交互式对话, 其中流动机器产生的东西, 如果你认为它真的很好, 你停下来, 如果你认为这是伟大的。如果你不认为这是最好的, 那么你继续, Pachet 说。

FlowComposer 的铅板的生成, 在 YouTube 上的演示。

他补充道: "这是一个目标, 引进艺术家, 允许他们用任何可能的方式使用机器, 唯一的限制, 最终是艺术家应该喜欢的结果。他们应该能够说, ' 好, 我赞同它, 我把我的名字上。这是一个非常, 非常苛刻的约束。

广告

广告

如果艺术家喜欢它很棒, 但是听众呢?目前还不清楚, 观众是在 AI 的帮助下写的巨大的音乐爱好者--尽管也没有必要阻止他们的出现。专辑中最有名的名字之一是 Kiesza, 谁唱的标题曲目;在写作方面, 她的歌曲已经积累了180万多起关于 Spotify 的剧本。(当它被发布了在 12月1日, 它出现在 Spotify 的新的音乐星期五, 每 Reddit 线编目播放列表的加法 从那一周.)对于 (一个极端的) 比较, Cardi B 的 "Bodak 黄色" 在 Spotify 上有超过1000万重头戏, 但是, 获得超过100万条小溪是令人鼓舞的。

当试图预测与 AI 一起编写的音乐的未来时, 它可能有助于寻找非美国市场。在 2月, 总部设在伦敦的公司 Jukedeck--他们的 AI 在线工具创造了简短的原创音乐, 主要针对视频制作者和视频游戏设计者--与韩国音乐公司 Enterarts 合作, 在首尔举行演唱会。音乐是由 K 流行的明星-像 Bohyoung 金从组斯皮卡和女孩组高青少年-但歌曲的基础是由 Jukedeck 的 AI 系统组成的音乐。据 Jukedeck 的创始人说, 它出席了 200-300 人, 几乎完全是媒体的成员。该公司计划今年发行三多张 "迷你专辑"。如果他们这样做了, 他们的工作就会被削减: 第一张迷你专辑在 Spotify 上有少于1000条小溪。


在接受采访时, 《卫报》 八年前, 大卫处理说, AI 产生的音乐将是我们一生中的 "支柱"。那还没发生过呢。上述歌曲并没有登上前40强, 因为他们产生了大量的嗡嗡声和散布恐慌的头条新闻。

SKYGGE, "魔术人" (歌词视频) 组成, 部分, 由 AI 为专辑 "你好世界"。

当我问 Pachet, 他是否认为年轻人会关心电脑是否帮助写了一首歌, 他同意应付。"禧不像我们20或30年前那样听音乐。这绝对不容易描述, 但事情已经改变, 你可以看到它通过看人们如何听音乐, "他说。Pachet 继续说: "现在有这么多的音乐可用比以前。人们往往跳过很多, 他们听了10秒钟, 然后很快 [决定他们是否喜欢它)。这是在互联网之前不存在的新行为。

广告

广告

如果年轻人以一种无情的、速度约会的方式听音乐--试图消除那些不 bops 的歌曲, 就像更好的牧师和最大化他们自己的听力体验一样--那么也许歌曲写了AI 的帮助可以潜入那里。

将 ai 作为创作伙伴进入市场的一个方法就是将 ai 框架作为另一种乐器, 比如钢琴或合成器。对于任何看涨 AI 爱好者来说, 这是一笔得心应手的修辞: 没有人认为鼓手已经被广泛使用的流行音乐中的鼓机所淘汰。在类似的光线下铸造 AI 可能有助于减少对求职机器作者的焦虑。有些人已经在争论这个了。Pachet 告诉我, 当我问到艾可如何获得歌曲学分, "流动机器只是一个工具。你从来不相信这个工具好吧。否则, 许多歌曲将被记入吉他或声码器或小号或钢琴或某事。所以, 你真的需要看到这是一个工具。

广告

就其价值而言, 像 Google 这样的高科技公司似乎在专注于 "工具" 部分;本月早些时候, Google 洋红色团队 (研究 AI 如何帮助提高人类创造力) 展示了他们所呼唤的东西 NSynth 超级, a touchpad generates completely new sounds based on two different ones. (Imagine hearing something that sounds halfway between a trumpet and a harmonica.) When I spoke to Jesse Engels, a research engineer at Magenta, he too compared what AI can do for songwriters to what instruments have historically done. He talks about how guitar amps were originally just meant to amplify the sound of guitars, and that using them to add distortion to guitar-playing was the happy result of people messing around with it. One of the current goals of Magenta, he said, is “to have models rapidly adapt to the whims of creative mis-users.”

If they can get their tools into the hands of enough people, they might succeed.